WilliamColton

@peterHi #10 我不行了哈哈哈

@ovovovovo #43 哈哈哈哈，我也加了，然后就看见你了

@xiaowoli #2 可以人工把一些废话去掉，比如“不是...而是...”，还有大量的排比句

id:334 支持 image2 图像生成吗

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感谢老板！

我建议你先分享一些生活，然后搞些粉丝再卖课，因为我纯粹分享生活粉丝数都 90 了

直接发视频很少有人耐心看完

生日快乐 老哥

@sentinelK #1

谢谢老哥您提出的这些问题，确实是我上面没有补充这些有关的详细信息，下面是对您问题的一些回答。

1. 目前设想中的解决方案比较单纯，比方说检测一个手部动作是否标准，就是通过 MediaPipe 识别出躯干和手臂的夹角，然后对比标准视频中的夹角，如果相差超过一定值（比如说相差 15 度），就语音提示用户“请将左臂放低”。
2. 标准姿势数据原本打算事先录制相应视频， 但是您提出问题之后我调研了一下，发现使用事先准备的骨骼数据会更好一些，同时用 DTW 算法去做一个对齐。
3. 这方面我们打算参考 openclaw 的记忆机制，分成短期记忆和长期记忆，通过多个 md 文件记录下来持久化，然后在用户和 ai 交流时自动将用户喜好写入记忆，以及在每次锻炼结束时自动总结运动情况（比如说今天的运动效果如何，和标准动作差距在哪些地方）然后写入记忆。